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申请/专利权人：广东省教育研究院

摘要：本发明提出了一种智能课堂纸屏同步控制方法及系统，方法包括：在课室布置感知单元，实时采集学生数据进行数据融合，得到多模态数据；对多模态数据进行格式标准化处理，然后从标准化的多模态数据中提取关键特征，并对关键特征进行特征融合和降维处理；设计纸屏同步算法；创建虚拟的3D互动空间，设计全息投影的集成与同步控制；构建智能情境预测模型，生成个性化的教学内容和建议；设计互动反馈机制；对数据传输进行加密传输，设计故障恢复机制让发生故障时自动进行故障切换和恢复；设计友好的用户界面和交互机制。本发明不仅克服了课堂纸屏传统技术在同步延迟、识别精度和互动性方面的不足，还进一步提升了课堂教学的互动性和个性化程度。

主权项：1.一种智能课堂纸屏同步控制方法，其特征在于，所述方法包括：在课室布置感知单元，实时采集学生数据，并对学生数据进行预处理，对预处理后的数据进行数据融合，得到多模态数据；所述感知单元包括视觉感知单元、语音感知单元和触觉感知单元；对多模态数据进行格式标准化处理，然后从标准化的多模态数据中提取关键特征，并对关键特征进行特征融合和降维处理；设计纸屏同步算法，用于将纸质笔记内容更新到电子屏幕上；根据纸屏同步算法，创建虚拟的3D互动空间，设计全息投影的集成与同步控制；构建基于机器学习算法的智能情境预测模型，所述智能情境预测模型根据多模态数据和历史数据动态预测学生的学习情境，并生成个性化的教学内容和建议；设计互动反馈机制，教师根据所述互动反馈机制通过全息投影对学生的笔记进行批注和讲解；利用加密技术对数据传输进行加密传输，同时设置身份认证访问和报警装置，用于确保数据传输的安全，设计故障恢复机制当发生故障时自动进行故障切换和恢复；同时设计友好的用户界面和交互机制，用于使系统根据用户反馈进行优化；其中，所述智能情境预测模型，包括：建立状态空间模型，构建状态转移方程，表示如下：xt+1＝Axt+But+wt其中，xt+1表示更新的状态向量，xt表示状态向量，A表示状态转移矩阵，B表示控制矩阵，ut表示控制向量，wt表示过程噪声；观测方程表示如下：yt＝Cxt+vt其中，yt表示观测向量，C表示观测矩阵，vt表示观测噪声；使用卡尔曼滤波器进行情境预测，更新状态估计，表示如下： Pt|t-1＝APt-1|t-1AT+Q其中，表示预测状态，Pt|t-1表示预测协方差，Q表示过程噪声协方差矩阵，表示上一时刻的预测状态，Pt-1|t-1表示上一时刻的预测协方差，T表示转置；更新如下：Kt＝Pt|t-1CTCPt|t-1CT+R-1 Pt|t＝I-KtCPt|t-1其中，Kt表示卡尔曼增益，R表示观测噪声协方差矩阵，I表示单位矩阵，表示更新后的预测状态，Pt|t表示更新后的预测协方差。

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